国内畜产品新鲜度的无损检测研究进展

对畜产品新鲜度进行快速无损检测以及评价具有重要的现实意义。为此,综述了当前常用的无损检测技术在国内畜产品新鲜度检测的应用研究现状,包括机器视觉、近红外光谱、电子鼻以及多源信息融合技术等,并分析了其存在问题,提出了新鲜度检测的未来研究发展方向,以期对国内相关研究人员的研究工作提供参考。     

高光谱成像技术在水果无损检测中的应用

高光谱成像技术结合了光谱学和成像技术的主要优势,可以同时获得一个样本的空间分布及物理和化学性能,是水果无损检测的发展趋势。为此,主要介绍了高光谱成像原理、装置、数据处理方法,以及国内外水果内外品质无损检测的应用,并对高光谱成像技术在水果无损检测中的不足及未来趋势进行了分析。     

基于高光谱成像的绿皮马铃薯检测方法

针对任意放置姿态下的轻微绿皮马铃薯难以检测的问题,进行了半透射与反射高光谱成像方式的不同检测方法比较研究,最终确定较优高光谱成像方式的检测方法。分别以半透射与反射高光谱成像方式对图像维提取RGB、HSV和Lab空间颜色信息,并采用等距映射、最大方差展开、拉普拉斯特征映射进行图像信息降维;分别以半透射与反射高光谱成像方式对光谱维提取感兴趣区域的平均光谱数据,并采用局部保持投影、局部切空间排列、局部线性协调进行光谱信息降维;然后分别建立不同高光谱成像方式下的图像与光谱信息的深度信念网络模型;对识别率良好的模型采用多源信息融合技术进一步优化,并建立基于图像和光谱融合或不同成像方式融合的模型。结果表明,基于半透射和反射高光谱的光谱信息融合模型最优,校正集和测试集识别率均达到100%,可实现轻微绿皮马铃薯的无损检测。     

高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的应用

简介高光谱成像系统的原理及优势,综述国内外高光谱技术在水果内部和外部品质检测方面的应用,分析其在相关检测中存在的主要不足,展望其未来发展方向,为提高高光谱成像技术在水果多品质无损检测中的检测准确性提供参考。     

人民胜利渠灌区智慧管理平台的物联网架构

人民胜利渠覆盖范围广、节点建筑物多,其信息化面临海量分散数据的传输共享与分析困难,结合现代信息技术探讨了灌区智慧管理平台的搭建。首先面向灌区信息化建设的内在需求,剖析了大型灌区智慧管理的内涵和重要特征,包括多源信息的全面感知、广泛互联、深度融合及智能应用等;继而提出了基于NB-Io T的信号无线传感器节点、基于物联网的云检测与云计算、基于深度学习的系统诊断等关键技术,重点解决信息高效传输共享、深层挖掘诊断等问题;搭建了人民胜利渠多源信息传输的拓扑结构及灌渠系统智慧管理平台框架,包含信息感知传输、互联处理、融合再现、泛在服务等多层次。平台的搭建可为充分发挥渠系整体效能、提升管理水平提供科技支撑。     

高光谱成像技术无损检测水果缺陷的研究进展

水果缺陷无损检测是水果分级的重要依据。随着图像技术与光谱信息的发展、高光谱成像系统硬件成本的下降和性能的提升,高光谱成像技术在水果缺陷无损检测方面获得了越来越多的应用。为了能充分利用最新研究成果,从高光谱成像技术在水果的缺陷无损检测方面,综述了水果损伤、病害、虫害等缺陷无损检测的研究进展,并对其发展方向进行了展望。     

近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用

近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。     

农业信息成像感知与深度学习应用研究进展

农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光-近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样本量和特征抽象层级的局限性,对复杂背景变化及未知样本检测时,还存在噪声抑制鲁棒性不足、识别与检测模型精度不高等问题。深度学习(Deep learning,DL)是机器学习的分支之一,结合神经网络通过组合底层特征形成抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征与属性,在图像目标识别与检测中其模型检测精度与泛化能力比传统方法均有所提升。因而,DL技术在农业信息检测中的应用日益增多。为了深入分析应用DL技术驱动智慧农业继续发展的潜力和方向,本文从农业信息成像感知的数据源与DL技术应用相结合的角度出发,分别以植物识别与检测、病虫害诊断与识别、遥感区域分类与监测、果实在体检测与产品分级、动物识别与姿态检测5个研究方向总结概括DL在农业信息检测中最新的应用研究成果,展望需要加强的方面,以提升对应用DL开展农业信息检测过程的理解,促进农业信息感知技术的发展。     

生鲜猪肉主要品质参数无损在线检测系统

基于可见近红外光谱技术,设计了生鲜猪肉品质无损在线检测装置.介绍了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能.系统硬件包括光谱信息采集装置、样品传送单元、位置检测单元、控制单元和计算机等.基于Delphi和Matlab语言开发了与PC硬件和Windows XP软件环境兼容的光谱信息自动采集和实时处理的无损在线检测软件系统.该系统可实现生鲜猪肉样品光谱数据的自动采集、光谱数据的在线处理、样品品质参数的在线预测与检测结果的在线显示.将该系统用于生鲜猪肉水分含量的在线检测.结果表明,该在线检测装置检测精度高、可靠性好,可用于肉品主要品质参数的无损在线检测.     

农产品无损检测中高光谱成像技术的应用研究

高光谱成像技术集成了计算机成像技术和光谱技术的优势,能够在连续空间内同时获得被测物的光谱信息和图像信息,可对农产品内外部品质进行可视化研究.尽管高光谱成像技术起源于高空遥感,但近几年仍以高效快速的检测分析方法出现在农产品无损检测领域,成为该领域重要研究方向.为此,对高光谱成像技术的原理特点以及其成像技术在农产品无损检测中应用的最新研究进展进行了综述,分析总结了国内外高光谱成像技术在农产品品质无损检测发展中存在的问题以及应用前景,以期该技术在我国农产品品质无损检测领域中发挥更大的作用.     

基于近红外和远红外光谱信息融合的核桃品种鉴别方法

采用红外光谱技术对核桃开展无损检测研究,实现清香、温185、香玲、新新2号、纸皮、漾濞和岱丰共7种核桃品种的鉴别,为核桃品种识别提供新思路。提出了一种基于近红外和远红外光谱信息融合的方法,首次将远红外光谱技术应用在核桃品种鉴别中,并与近红外光谱数据融合,结合主成分分析法（PCA）和无信息变量消除-连续投影法（UVE-SPA）进行特征波长选取,建立了随机森林、K近邻、支持向量机分类模型。结果除随机森林模型外,其余模型识别准确率能够达到100%,既降低了模型复杂度,也大大提升了识别准确率和模型稳健性。试验结果表明,通过将近红外光谱和远红外光谱的有效信息进行数据融合,可以改善单一光谱技术在识别率上的不足,即两个波段的数据融合更能反映品种之间的差异,为实现核桃品种的高效、无损、精确识别提供了新思路,也为其他物质的鉴别提供了借鉴和参考。      

便携式马铃薯多品质参数局部透射光谱无损检测装置

基于可见/近红外局部透射光谱,根据马铃薯大小及形状特征,设计了便携式马铃薯多品质无损检测装置,包括光谱采集模块、光源模块、控制与显示模块、供电模块和黑白参考盒,装置尺寸为11 cm×6.5 cm×9.5 cm。选取大西洋品种马铃薯样品85个,基于装置建立了马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的偏最小二乘定量预测模型,马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数预测模型验证集相关系数分别为0.927 8、0.914 6、0.933 8,均方根误差分别为0.325 3%、0.344 9%、0.041 6%。基于QT开发工具,采用C/C++语言编写了装置实时分析控制软件,将所建预测模型植入到软件中,实现了马铃薯多品质参数实时无损检测一键式操作。最后对便携式马铃薯多品质无损检测装置的检测精度进行了验证。20个马铃薯样品含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.914 1、0.912 2和0.914 0,均方根误差分别为0.352 7%、0.340 4%和0.040 0%,平均偏差分别为0.295 1%、0.253 6%和0.031 6%,重复采样最大变异系数分别为0.006 7、0.012 4和0.123 1。结果表明:马铃薯多品质局部透射无损检测装置可以实现马铃薯含水率、淀粉质量分数和还原糖质量分数的实时无损检测。     

融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统

针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。     

光谱及成像技术在种子活力检验中的应用研究进展

种子是农业生产的重要资源,种子活力与作物发芽生长关系密切。传统的种子活力检测方式存在耗时长、花费大、对操作人员的技术要求高等缺点,难以实现自动化、大规模的检测。随着我国农业现代化水平逐步提高,实现高效快速无损的种子活力检验无疑是未来的发展趋势。本文分别论述了近红外、高光谱成像、拉曼光谱以及X射线在种子活力无损检测中的研究现状与进展。在数据处理层面,偏最小二乘回归(PLSR)仍然是应用最广的光谱数据线性建模方式,同时机器学习与深度学习等新技术也被用于光谱数据建模。在试验设计方面,区分有活力与失活种子的二分类模式仍然是研究主流,分类阈值的选取与结果密切相关。利用定量模型对活力高低的预测效果不佳,对种子活力变化这一缓慢过程的认识有待深入。对于某些作物种子,能够对与其发芽能力关系密切的特征波段进行提取。在仪器设备方面,缺乏专门用于种子光谱采集装置的设计研究。光谱及成像技术在种子活力检测方面具有成本低、快速和无损的特点,有助于农业生产中自动化和智能化的发展。     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。     

水果病害视觉与光谱检测技术研究现状及展望

水果病害是影响果树健康生长、果实品质和产量的重要因素之一,及时、精准地掌握果树的病害信息并进行精准施药管控,对防范果园重大病害的发生和流行,保障水果的稳产优产具有重要意义。随着现代农业朝规模化、智能化和高效率的发展需求,视觉和光谱检测技术因具有无损检测、可规模化和高效率等优点,逐渐发展为检测水果病害的重要技术之一。梳理国内外机器视觉和光谱技术在水果病害检测应用领域的研究进展,介绍图像处理技术有较好的解释性,有利于与植保农艺研究相结合;深度学习技术有较好的精度和泛化性;透射光谱技术可用于检测果实内部病害;反射光谱技术可用于检测果实、叶片表面病害,并实现分级。最后,总结未来机器视觉与光谱检测技术优化和应用的方向,并展望水果病害检测的实际生产应用前景,以期为水果病害检测研究提供参考与借鉴。     

农畜产品品质安全高光谱无损检测技术进展和趋势

高光谱成像技术作为光学无损检测的一种新技术在农畜产品品质安全检测中被广泛关注和应用.综述了高光谱无损检测技术的研发现状.在果蔬品质安全检测上,高光谱成像技术可用于组成分分析、食用指标测定、质量分级评定等内部品质检测和外部形态特征识别、表面缺陷及污染物检测、冻伤检验等外部品质判定,以及农药残留、致病菌污染等安全评定.在生鲜肉检测应用方面,包括营养品质的组成成分分析、食用品质如嫩度、大理石花纹、新鲜度等指标评价以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.分析了高光谱无损检测技术的现状及问题,并针对目前农畜产品无损检测的发展趋势进行前景展望.     

果蔬品质劣变传感检测与监测技术研究进展

果蔬在采后贮藏和运输过程中极易发生品质劣变,食用价值降低且造成巨大的经济损失。为保障果蔬品质,减少产后劣变导致的资源浪费,本文综述了果蔬品质劣变传感检测与监测技术最新研究现状,分析了各类检测技术的原理、特点及优缺点。其中,机器视觉可检测果蔬外部品质和表面缺陷,电子鼻可监测果蔬的劣变气味,近红外光谱可检测果蔬内部品质和隐性缺陷,高光谱成像能实现可视化检测果蔬内外品质、监测劣变过程,拉曼光谱可检测果蔬腐败菌及其代谢产物,多技术联用和多信息融合能综合评价果蔬劣变。以各种传感器为感知节点构建物联网监测系统,进而实现果蔬品质劣变信息的智能化实时监测,为解决果蔬加工过程中品质劣变控制技术难题提供参考,对降低果蔬产后的经济损失,推进果蔬产业可持续发展具有重要意义。     

遥感多光谱成像在解析土壤成分方面的研究进展

土壤中营养成分的变化关乎农业的生产质量,其中水分、有机质、氮、磷、钾等养分信息是土壤肥力的关键,因此获取农田土壤成分信息对农田管理有重要意义。传统土壤检测方法烦琐复杂、费时费力、效率低下,难以满足现代农业发展的需要。随着遥感技术的不断发展与成熟,基于低空尺度的农业无人机和基于高空尺度的卫星平台弥补了地面监测的空缺与不足,飞行器搭载的多光谱传感器在土壤信息的快速、无损、实时获取领域表现出巨大潜力。介绍了多光谱技术特点,概括了遥感多光谱成像技术检测土壤成分的一般步骤,重点阐述了多光谱技术在检测土壤有机质、水分、盐分等方面的研究进展,探讨了遥感多光谱技术在解析土壤成分中涉及的主要方法,最后对农业遥感多光谱成像解析土壤成分进行了思考与展望。      

作物生长多传感信息检测系统设计与应

简述了作物生长多传感信息检测系统的硬件平台及实现.光箱系统采用卤素灯和D65型标准光源两组独立可调的均匀光照系统,结合温湿度控制装置,可以实现对多种作物生长环境的模拟.信息采集系统集成了包括光谱、多光谱图像、冠层温度、冠层光照及环境温湿度等多传感信息探测器,可以充分利用多种信息对作物生长信息进行监测.应用该系统就油菜氮素和水分的光谱、多光谱图像特征及光照对检测的影响进行了研究,结果表明:该系统能够克服环境因素的影响,能够利用多传感信息对作物营养进行较准确的定量分析,其中,油菜氮素光谱特征模型的相关系数达到0.92,均方根误差为0.53.